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51.
《高原山地气象研究》2022,(Z1)
使用西藏地区74个气象观测站逐日降水资料,利用线性回归、相关系数等统计学方法对2020年9月21~25日降水特征、影响情况和气象服务开展等方面进行了归纳和总结。结果表明:(1)此次强降水过程出现在藏东北地区,聂拉木、安多、丁青三站出现暴雨;(2)气象部门对这次连续性降水天气过程,做到了早预报、早预警、早服务,加强了部门联动,取得了明显的气象防灾减灾效益。(3)在以后的决策气象服务中,应做好精准的预报预警和各部门联动,通过加强队伍建设和对各民族同胞的气象科普工作,做到让决策者信任、让民众满意,更好地履行气象部门主体职责,做好当地的气象服务工作。 相似文献
53.
晏红明 《高原山地气象研究》2022,42(2):1-11
利用1961~2016年云南125个气象观测站逐月降水数据,结合同期NCEP/NCAR再分析资料和英国Hadley中心海表温度资料,在揭示云南5月降水主要模态特征的基础上,分析发现北太平洋、赤道中东太平洋和赤道印度洋是影响云南5月降水的三个主要关键海区,由此定义了对应不同关键区的类PDO指数、类ENSO指数、Dsst指数和Esst指数,进一步探究云南5月降水主要模态与海温异常的关系。结果表明:(1)云南5月降水的主要模态为全区一致型和东西差异型,其中东西差异型模态表现出明显不对称特征,东多西少时的东西差异特征比较明显,而东少西多时西部地区降水偏多的范围很小,主要以中东部地区降水偏少为主。(2)北太平洋地区的类PDO和类ENSO海温异常模态是影响云南降水全区一致型变化的主要因子,类PDO主要影响水汽输送变化,而类ENSO主要影响冷空气活动,即当北美沿岸海温偏低、北太平洋中部海温偏高和赤道中东太平洋海温偏低时,有利于云南全区一致型降水偏多,反之则有利于降水偏少。(3)Dsst指数表征的赤道印度洋海温变化是影响云南降水出现东西差异的主要因子,当印度洋海温偏高时,有利于云南降水西多东少,反之则有利于云南降水西少东多,而Esst指数表征的赤道中东太平洋海温变化却会减弱Dsst指数对降水东西差异型的影响,使云南降水更趋向于全区一致型的变化。 相似文献
54.
利用CMA-SH9模式逐小时降水预报数据和地面自动站-CMORPH卫星融合降水数据,开展该模式对2020年暖季(5~9月)川渝地区降水日变化的预报效果评估。结果表明:CMA-SH9模式可以再现小时平均降水量在四川盆地偏小、盆地周边陡峭地形处偏大的空间分布特征;显著的预报正偏差分布于青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地以东地区,偏差来自降水频率和降水强度的共同贡献;预报负偏差分布于四川盆地,主要来自模式对降水强度的低估;降水日变化峰值时间自西向东呈午夜到上午的滞后,模式预报的降水日变化峰值时间超前于观测;模式能够较好地把握青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地的单峰型日变化位相,以及盆地以东地区的双峰型日变化位相,但预报的降水量值和观测存在一定偏差。 相似文献
55.
应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具“潜力”的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。 相似文献
56.
2020年11月大气环流的主要特征为:北半球极涡呈偶极分布,环流呈三波型,东亚大槽偏弱,南支槽偏弱,西太平洋副热带高压偏西偏强。全国平均降水量为16.9 mm,比常年同期(19.0 mm)偏少11%,月内17—19日出现了一次强雨雪天气过程,湖北恩施建始县和辽宁丹东出现大暴雨,黑龙江牡丹江、鸡西和七台河、内蒙古通辽和赤峰等地出现大暴雪或特大暴雪。全国平均气温为3.9℃,比常年同期(2.9℃)偏高1℃,11月共出现4次冷空气过程,其中1次为全国强冷空气过程(18—22日)。10—17日,大气扩散条件较为不利,华北中南部、黄淮西部、汾渭平原等地发生一次雾-霾天气过程。 相似文献
57.
GRAPES_GFS模式全球降水预报的主要偏差特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2017年1、4、7、10月“全球降水观测(global precipitation measurement,GPM)计划”每日08时(北京时)的24 h累计降水量和逐30 min降水量观测产品,从降水量和频率等角度,对同期GRAPES全球模式(GRAPES_GFS)第1(D1)、3(D3)、5天(D5)的全球降水预报性能和偏差特征进行细致评估与分析,且对低纬度暖池和北半球中纬度风暴路径区进行了重点观察,初步探讨了降水预报偏差特征在低纬度和中纬度明显不同的可能原因。结果显示:(1)GRAPES_GFS的D1—D5预报对全球日降水(量和频率)分布描述合理,能准确再现纬向平均降水(量和频率)的典型特征—降水“双峰”极大位于南北纬20°之间,次极大位于南北纬40°—50°地区的特征,以及关键区日降水时、空演变和降水日循环逐日演变的主要趋势特征。(2)低纬度的纬向平均湿日(≥0.1 mm/d)频率预报正偏差很小,但日降水量和强降水日(>25 mm/d)频率预报的正偏差明显、偏差极大值“双峰”位置恰是相应观测极大值所在处(南北纬5°—10°);中纬度的纬向平均日降水量预报基本无偏,但明显的湿日降水频率预报正偏差(20%—30%)和强降水日频率负偏差出现在南北纬40°—60°。降水偏差正、负分布特征随季节和预报时效基本保持不变,预报均方根误差数倍于平均误差,暗示模式降水预报偏差有系统性且性能表现波动较大。(3)日循环中,模式在暖池的降水量预报正偏差缘于降水强度预报偏强,降水频率预报的弱负偏差主要与降水落区预报偏小有关;而模式在北半球风暴路径区降水频率预报的正偏差则是降水落区预报偏大和空报弱降水事件两方面因素造成。(4)模式降水(量和频率)预报偏差特征在低纬度和中纬度的明显差异与模式次网格尺度和网格尺度降水比例失调有关,改进线索指向模式对流参数化方案中深对流的启动和深对流降水量的处理以及对流参数化方案与云微物理方案的协同问题。 相似文献
58.
使用中国气象局热带气旋资料中心的热带气旋最佳路径数据集和NCEP/NCAR再分析资料提供的月平均数据,对北上影响山东的热带气旋(tropical cyclone,TC)及其造成的极端降水进行统计分析,并揭示了有利于 TC北移影响山东的大气环流特征。结果表明:影响山东的 TC主要出现 于 6—9 月,其中盛夏时节(7、8 月)TC对山东影响最大;TC影响山东时,强度主要为台风及以下等 级,或已发生变性;TC会引发山东极端降水事件,TC极端降水多出现在夏秋季(7—9 月),其中8月的占比最大,9月次之,TC降水在极端降水事件中的占比约为 10%,但年际变化大,有些年份占比达60%以上,特别是1990 年以来 TC对极端降水的贡献显著增强;影响山东的 TC主要生成于西 北太平洋,多为转向型路径;当500 hPa位势高度异常场呈太平洋一日本遥相关型的正位相时,TC更易北上影响山东,此时西北太平洋副热带高压位置偏北,其外围气流会引导TC北上转向,对华东地区造成影响;850 hPa上,南海至西北太平洋存在异常气旋式环流,对流活跃,夏季风环流和季风槽加强,有利于TC的生成和发展,同时,华东、华南上空有异常上升运动,涡度增大,垂直风切变减小,水汽充沛,TC登陆后强度能得到较好的维持。 相似文献
59.
利用 1981—2019 年 NCEP/NCAR再分析资料和观测降水资料,对山东5月降水多(少)雨年环流特征进行分型,分析前期海温影响大气环流进而影响降水的过程。结果表明:典型多(少)雨年,亚洲中高纬环流呈“-、+”(“+、-” )距平分布,盛行纬(经)向环流,东亚大槽偏弱(强)。前期冬春季黑潮区和热带印度洋海温是影响山东5月降水的关键外强迫因子,黑潮区海温偏暖(冷)时,其上空500 hPa高度场为明显正(负)距平,低层风场呈现异常反气旋(气旋),山东受异常东南风(偏西风)控制,加强(削弱)了水汽输送, 利于降水偏多(少)。热带印度洋偏暖年,山东地区 500 hPa高度场上表现为西低东高,低层处于异常反气旋后部的东南气流中,这与典型多雨年的环流特征基本一致,印度洋偏冷年对应环流特征与偏暖年大致相反。 相似文献
60.
利用吉林省26站逐日降水资料,基于连续无有效降水日数对吉林省1961-2000年作物生长季干旱及春、夏、秋旱进行识别,并检验与实况吻合率.结果表明,DNP识别各级干旱及春、夏、秋旱发生频次均呈由西到东减少的空间分布,重旱多发在西部,与干旱灾害实况一致.春、夏、秋旱占旱灾总频次的60.7%、22.6%、16.7%.不考虑干旱等级的检验结果显示,除通化地区外DNP对实际旱灾吻合率是60%~97%.对阶段性旱灾识别中春旱吻合率较高;夏旱吻合率不高;秋旱在西部有较高吻合率,中东部秋旱识别率低.历史典型旱灾年检验时,若不考虑干旱等级,吻合率达90.9%;若考虑发生时间,吻合率达86.4%;若将中旱等级以上识别为旱灾,则吻合率只有40.9%,此时若增加连续2次轻旱过程且间隔不超过4天同样识别为干旱,吻合率可提升至60%.总之,DNP评定干旱等级较实际偏低,但对阶段性旱灾有较好识别效果,能为干旱监测、旱灾评估业务工作提供参考. 相似文献